Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2559

[[Удален]]

mytarmailS #:

Так в том то и прикол..

Ты сказал "регулярность" , я не знаю что это, и не стал тебя спрашывать и пошел гуглить и оказалость что это не то что ты имел ввиду. Если бы я этого не понял то мы бы сейчас пользовались одним понятием (регулярность) подразумевая разное, тем самым никогда бы не дошли до чего то общего..

И все это из за одного псевдонаучного идиота..

Мораль этой псевдонауки такова, что стационарность не означает предсказуемость, и наоборот :D Рынки непредсказуемы на из-за того, что они нестационарны. И нестационарны они не из-за того, что непредсказуемы. Все, я устал

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
 Все, я устал

я тоже)

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

Так что надо оптимизировать  ?

вот модель на три состояния

Так всё же уже оптимизировано посредством алгоритма Баума-Велша. Оптимальное значение логарифма правдоподобия внизу выписано. Параметры (матрица перехода и другие) подсчитаны.

[Aleksey Nikolayev]

Кстати, термин "регуляризация" используется ещё при описании гребневой и лассо регрессий) Там это означает сжатие коэффициентов к нулю с целью уменьшения дисперсии модели.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Так всё же уже оптимизировано посредством алгоритма Баума-Велша. Оптимальное значение логарифма правдоподобия внизу выписано. Параметры (матрица перехода и другие) подсчитаны.

это просто модель обученая трем состояниям, а я хочу модель которая будет обучена так что моя фит. фун. была довольна.  

Предствь себе что я тренирую нейронку , генетикой изменяю ее веса и смотрю фит.фу.

Вот тоже самое я хочу сделать с СММ , только изменять я буду ее матрицы перехода

Но  с весами нейронки как бы понятно что менять , а тут не очень

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

это модель обученая трем состояниям, а я хочу модель которая будет обучена так что моя фит. фун. была довольна.  

Предствь себе что я тренирую нейронку , генетикой изменяю ее веса и смотрю фит.фу.

Вот тоже самое я хочу сделать с СММ , только изменять я буду ее матрицы перехода

Но  с весами нейронки как бы понятно что менять , а тут не очень

То что нужно вроде понял - возможность задания кастомной ф.ф. Но данная функция HMMFit() не поддерживает такой возможности, поскольку она реализует Баума-Велша с жёстко вшитой в него ф. ф. - LLH. Можно лишь задать какие-то параметры Баума-Велша

Нужен другой пакет, где можно задавать пользовательскую ф. ф.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

То что нужно вроде понял - возможность задания кастомной ф.ф. Но данная функция HMMFit() не поддерживает такой возможности, поскольку она реализует Баума-Велша с жёстко вшитой в него ф. ф. - LLH. Можно лишь задать какие-то параметры Баума-Велша

Нужен другой пакет, где можно задавать пользовательскую ф. ф.

Прикол в том что я не встречал таких пактов с АМО где можно свою фф использовать..

либо задаешь X,Y  (дата, таргет) либо просто Х(дата)

Но всегда есть возможность залезть в "кишки" АМО и там их шевелить и смотреть что будет с точки зрения ф.ф.

Что я и делаю, это такой лайф хак мой , нейронку я так тренировал, форест тоже , теперь хочу СММ еще

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

Прикол в том что я не встречал таких пактов с АМО где можно свою фф использовать..

либо задаешь X,Y  (дата, таргет) либо просто Х(дата)

Но всегда есть возможность залезть в "кишки" АМО и там их шевелить и смотреть что будет с точки зрения ф.ф.

Что я и делаю, это такой лайф хак мой , нейронку я так тренировал, форест тоже , теперь хочу СММ еще

В LightGBM можно задавать свою, но чаще всего такой возможности нет.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

В LightGBM можно задавать свою, но чаще всего такой возможности нет.

Уверен что не путаеш фф с кастомными метриками?

[Mihail Marchukajtes]

Хотите я ещё раз Вам расскажу какие метрики я использую и по каким  критериям отбираю модели?

Ведь это самое главное в МО, фундаментальный вопрос :-)